r - 在 R 中预测 Arima 模型返回奇怪的错误

Question

我正在构建一个用于预测时间序列的 Shiny 应用程序。其中一个组成部分是使用 ARIMA 模型进行预测。用户指定历史数据的开始和结束，他们想在 ARIMA 模型中使用什么 p、d 和 q(如果他们不想使用 auto.arima)，以及要预测的周期数。

auto.arima 以及我使用的其他预测方法(例如 Holt 和 Holt-Winters)一切正常。但是，当使用 arima() 创建具有自定义 p、d 和 q 的模型时，我从 forecast() 得到以下错误:

    Warning in .cbind.ts(list(e1, e2), c(deparse(substitute(e1))[1L],
deparse(substitute(e2))[1L]),  : non-intersecting series

令我感到奇怪的是，当我在创建时间序列的函数中注释掉开始和结束参数时，一切运行正常....

这是我的代码的相关部分:

首先，读取包含第二列中要预测的值的指定 csv 文件，并准备要预测的那一列:

## Reads in the historical data from the uploaded file
readData <- reactive({
    inFile <- input$inputFile
    if (is.null(inFile))
      return(NULL)
    data <- read.csv(inFile$datapath)
    data
  })

  ## Returns the historical values to be used in forecasting
  historical <- reactive({
    data <- readData()
    ## Remove any commas and dollar signs, and convert to a number
    data[,2] <- as.numeric(sub("\\,","",
                               sub("\\$","",data[,2])
                               )
                           )
    data
  })

创建时间序列:

      ## Converts the historical data to a time series
      tsData <- reactive({
        data <- historical()
        data <- data[,2]
        ts <- ts(data,
                 start=c(input$startYear, input$startTime), 
                 end=c(input$endYear, input$endTime), 
                 frequency = strtoi(input$frequency)
        )
        ts
      })

Create the ARIMA model:
  ## Create an ARIMA model for forecasting
  arimaModel <- reactive({
    ts <- tsData()
    if(input$arimaAuto){
      fit <- auto.arima(ts)
    }
    else{
       fit <- arima(ts,order=c(strtoi(input$arimaP),
                              strtoi(input$arimaD), 
                              strtoi(input$arimaQ)))
    }
    fit
  })

最后但同样重要的是，预测 - 抛出奇怪警告消息的部分:

  ## Creates an ARIMA model and returns a forecast based on that model.
  arimaData <- reactive({
    fit <- arimaModel()
    print("Fit: ")
    print(fit)
    f <- forecast(fit#,
                  #h = input$forecast_periods,
                  #level=c(strtoi(input$confidence1), strtoi(input$confidence2))
    )
    print("Forecast:")
    print(f)
    f
  })

在此先感谢您的帮助! :)

Answer 1

最后的问题是我使用的是 arima(...) 函数而不是 Arima(...)。原来它们是两个不同的函数。我遇到的问题是函数存储数据方式不同的结果。有关这方面的更多信息，请参阅 this post .好消息是，现在一切正常。